制造业BI创造商业价值的场景化应用
前言
如今制造业数字化转型BI建设，和当年上ERP系统如出一辙。大多是跟风站队、怕落伍的多，而思考清楚本身时机是否合适、是否真正有需求的少，都属于典型的“有条件要上，没有条件创造条件也得上”。这样不走寻常路的建设过程，对于企业来说，投入大量成本之后是否会有收获呢？答案是肯定的，不少企业在走自己特色的BI建设之路的时候，也摸索出了自己的经验和方法，从管理效率提升、产品质量改善、成本大幅降低等各方面发挥其应用的价值。
随着国家和社会两化融合、信息化转型、数字化建设等政策措施的引导，国内很多传统制造型企业在数据收集、数据基础建设这一端已经有了全新的面貌。这就为商业智能BI的应用打下了坚实的基础，十年前一篇署名《制造业将成为BI应用的重要战场》文章指出，“虽说几乎每个中国企业都需要商务智能，但目前国内的应用主要集中在金融服务业(如银行、保险等)、电信业、航空业等资金充足、信息化起步较早、迫切需要数据分析的行业，这也是目前国内BI厂商关注的重点行业。
国内的制造业企业在信息化建设方面起步较晚，而商务智能(BI)真正发挥其作用是需要底层的数据作为支撑的，否则就是“无源之水”，企业只有在应用ERP、CRM、SCM等系统的基础上，数据积累到一定程度以后，才会选择使用商务智能(BI)系统，商务智能(BI)系统在这时候也才会显现其商业价值。”现在看来依然如是，但是经过这些年的摸索，制造业在商业智能领域到底做了哪些事情？
过去两年多的时间里笔者到访过上百家制造型企业，调研总结了他们在数据分析BI领域的应用情况以及特点，企业数字化应用发展一般分为这样五个阶段：入门-应对-了解-管理-创新，目前绝大多数企业都处于应对和了解的过度阶段，这个阶段的特点是还没有形成一套完善的标准和方法，同时也受制于建设前期和中期业务系统支撑不够完善的问题，以及制造业业务繁杂，内部产品、技术多变的困扰，企业在搭建BI应用的时候很难做到整体开展一步到位，见过不少盘子铺得很大的项目深陷泥沼，反反复复，往往很难落地。这个时候就需要我们找到合适的切入点，逐一击破，最后连点成线再成面，形成企业体系化的BI数据分析应用管理平台。这个点就是我们所谓的场景。
那么针对场景化应用，我们该如何寻找定位和落地呢？结合大多数客户成功建设的经验，这里提供“内、外”两个思路作为参考，面向企业内部来说，可以抓住业务关键的痛点，从最真实的诉求和问题出发，结合降本、增效、提质的目标，从数字化、信息化的角度去思考如何优化？如何提升？但不是直接取代，原则是在尽量保证不增加重复工作量的前提下，以最便捷的方式调整思维习惯和工作模式；同时我们也发现只对内摸索思考还不够，企业也要多走出去，针对一些外部经典的场景吸收内化成为自己的应用，这是最高效也是试错成本最低的方式之一。那么目前制造业BI应用的典型场景有哪些呢？
通过调研梳理总结我们发现，目前典型场景化应用不外乎这三个方面：数据分析、业务系统互补、管理平台应用的搭建。其中以数据分析和系统互补居多，基本每家公司都会涉及到。那每个种类的场景有哪些特点？场景都包含哪些内容？能产生什么价商业价值呢？接下来拿几个比较具有代表性的场景展开介绍。
BI的本职工作——数据分析
商业智能的概念简单来说就是指通过数据分析实现商业价值。无论是传统的数据应用，还是当下比较火的大数据领域，都绕不开BI相关技术和工具的支撑。而仅仅就数据分析这个功能来说，在制造行业可以场景化应用及商业价值有很多。
拿最通用的财务场景来说，企业财务管理分析里有个常用的分析方法叫做量本利分析法。商业性质的公司和集团经营的最终目的基本都是为了盈利，所以针对利润的分析可以说是公司运营数据分析的必备环节。
在数据分析领域必备的三个要素是指标、维度和分析方法，而要确定利润这个指标的分析维度，首先要清楚对其影响或者作用最大的几个方面。显而易见利润主要来源于客户、产品和我们一线的销售人员。而一般企业重点关注的是本身产品的情况，所以这里针对产品的销售利润数据做时间维度上的同比、环比分析来关注产品长期的盈利表现，另外一个方面通过对不同产品盈利情况的占比对比分析，来找出最有盈利能力的产品。
两个结论结合分析，即可得出长期对企业盈利有贡献的产品要重点投入，扩大生产规模和市场，而持续没有利润产生并且短期内没什么市场的产品要及时的暂停投入。上海有一家做汽车零部件的企业，通过这种方式一年时间产品个数由44个，精简为32个，在产销投入、库存成本、人员配置等方面成本节约近10个百分点。
国内BI行业特色功能——业务系统的补足
“有条件要上，没有条件创造条件也要上”，这是成飞集成公司分管信息化的副总在评价目前国内制造业数字化转型商业智能的应用情况时，半开玩笑总结的一句话。有意思的是，我们大量的调研结果也正好印证了这句话，国内绝大多数制造型企业，把原来业务系统的不完善、功能的不支撑甚至系统压根都没有等问题的解决途径寄托在BI系统身上。于是商业智能工具、平台、系统既担起数据分析的重任，又要实现数据采集、信息填报、移动端扫码、异常触发推送等业务系统本身具有的功能。
另外一个方面，也有不少企业业务系统搭建的比较早，随着业务的发展，对系统提出了新的功能和要求，更新系统要么找不到供应商，要么成本比较高，而使用BI平台的功能补足来做替代方案也是一种选择；还有则是在上系统之初，发现现有的标准系统并不完全适合自己企业灵活个性化的业务，上一套系统性价比很低，所以选择使用BI工具替代，或者采购相对比较开放可定制化的底层业务系统，配合前端BI工具来进行搭建。
南京有家知名的做家用电器的企业，使用EAM企业资产管理系统，对生产设备进行台帐管理、保养管理、维修管理、备件管理等。通过EAM系统自动产生PM保养工单和手动创建CM维修工单后，打印纸质工单分发给维修工执行，最终的数据需要专人录入、导出报表、数据整理、发送报表等。每月打印和填写工单逾10000张，工单通过打印、分配、执行填写提交、审核、录入环节，流转时间长、易丢失、手填记录不清晰、录入工作繁冗低效，无劳动附加值。通过打通EAM系统与帆软平台的接口，利用帆软平台的“数据分析V10”填报功能，开发电子工单代替纸质工单，全程只需要在电脑端或手机端操作，通过扫描设备二维码，自动记录设备信息、停机时间、人员信息等数据，实现工单线上创建、分配、填报，故障分析、审核、录入等。
设备故障报告审核流程实现消息推送审批人，点击超链接进入电子工单故障报告页面，审核通过后，改进措施、责任人、计划完成日期等内容自动插入闭环管理进行追踪。项目落地之后，维修工工时利用率提升5%，去除工单流转无价值环节，关单效率提升50%；工单无纸化，减少纸质管理文档10W+/年。
商业智能系统的灵活之处——各种管理平台的搭建
随着制造业数字化转型建设的深入开展，有不少企业依托于BI平台工具的灵活性，搭建了具有企业本身运营特色的管理平台。
利用BI系统搭建企业PDCA闭环经营管理平台。相对于传统的经营管理平台，BI系统能够更加简单的获取到各种业务运营相关的数据信息，使相关管理考核更加高效和合理；还有一个天然的优势就是管理战略计划的制定，可以轻松拿到数据分析的结果做支撑，而反过来，针业经营中通过数据分析手段定位的业务问题也可以直接利用管理平台做抓手去改善。
一天上线的疫情安全信息管理平台荣获“抗疫特别贡献奖”。西南有家做齿轮箱的企业，今年3月份公司给信息部门颁发了一个特别的证书：抗疫特别贡献奖。奖励他们疫情期间，协助公司实现高效、安全、快速地复工复产。他们就是利用BI系统快速灵活特点，短时间内开发上线了一套疫情安全信息管理平台，实现高效的人员健康信息采集、政府上报以及安全预警推送等功能。相对于2月份刚开始复工期间，大量工厂门口需要排队手工填写健康信息登记表，再录入到excel表格上报有关单位，大大提升企业复工效率，保证人员健康以及政策方针的推广。
利用BI系统打造工业互联网平台。新基建背景下，越来越多硬件设备供应商，结合BI系统搭建自己机器、设备特有的工业互联网平台，由原来单纯只提供设备，变成提供设备数据信息共享的增值服务，从工业互联网平台角度为自己的客户赋能，提升产品的竞争力。唐山松下产业机器有限公司针对其焊机产品，利用帆软BI工具打造了一整套的焊机管理平台，可以在线推送预警及解决对策，提供技术支持。设备发生故障时会实时触发云服务流程，进行主动预警，协助远程排除故障;根据采集到的焊接参数信息，为客户提供优化改善方案，及时进行配件的更新，避免设备停机带来的损失。
整体来说，制造业数字化转型对商业智能BI的需求还是非常旺盛的，而且随着数据系统基础的持续建设完善、实践经验的不断落地以及BI应用的深入探索，越来越多有价值的典型场景将被发掘和推广，甚至固化成产品，比如基于商业智能平台搭建的阿米巴管理平台，目前帆软已经拿到软件著作权。回到起点，无论是数据分析还是平台化的应用，企业都将随着商业智能BI的深入应用，而创造越来越多的商业价值。
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